Data Science: qué? donde? y como?

Data Science = ciencia de datos. Se trata de la disciplina que permite a las empresas explorar y analizar datos brutos para transformarlos en informaciones preciosas que ayuden a resolver problemas. La idea es crear métodos de registro, almacenamiento y análisis de datos para permitir su explotación como fuentes de información, como una ciencia para la empresa.

La primera etapa es comprender el problema. Para lograr atravesarlo con éxito, a veces es necesario inclinarse hacia sectores alejados de la data science. Ser curioso y hacer las preguntas correctas para familiarizarse lo mejor posible con la problemática. Luego, se necesita demostrar resistencia. Tomar el tiempo necesario para preparar los datos, encontrar un buen equipo, competente y proactivo. Es importante demostrar rapidez en la entrega del mejor modelo posible en el tiempo dado e incluso ser capaces de desafiarlo. La clave para ganar un concurso de data science se resume en dos palabras: persistencia y paciencia. Para adquirir todas estas cualidades, nada como seguir la Vigilancia Tecnológica disponible en Linkedin o en nuestro Blog! A veces, el secreto está en “thinking outside the box”.

Para obtener el título de Data Scientist, debes cumplir ciertas condiciones.

Al estar en constante contacto con números y grandes cantidades de información, el data scientist debe tener una gran capacidad analíticas y una base de conocimientos sólida en estadísticas. Los titulares de una maestría o un doctorado en matemáticas y estadísticas o en informática son los más susceptibles en destacarse en esta área.

El dominio de herramientas analíticas como SAS, el sistema R o Python es también importante. 

Estos requisitos previos permiten a un Data Scientists desarrollar un abordaje técnico para comprender mejor, aprender y manejar el Big Data.

Para convertirte en Data Scientist, existen diferentes programas en escuelas de negocios o de ingenieros. Puedes también formarse como autodidacta gracias a una formación en línea o híbrida como la que ofrecemos en DataScientest, líder B2B en formaciones en data science. Elegir DataScientest significa beneficiarse de una plataforma full SaaS segura y en línea, fácil de utilizar, que propone un contenido único de formación en data science y un formato notebook orientado a una pedagogía activa y al “learning by doing”.

Para formarse correctamente, un data scientist debe tener un conocimiento sólido de Python y de SQL. Pero, ¿por qué ese lenguaje en particular?

Python es el lenguaje de programación que crece más rápidamente y dispone de una gran variedad de bibliotecas útiles para Machine Learning, análisis de datos, dataviz, integración de API. Además, es uno de los lenguajes informáticos más fáciles de aprender.

SQL permite comprender mejor, explorar y utilizar los datos recolectados por la empresa. Es también el lenguaje referente para la gestión de bases de datos, tanto en términos de popularidad como de eficacia.

Es por esto que nuestras formaciones basan el aprendizaje en la práctica y el perfeccionamiento en estas dos herramientas. El aprendizaje sobre R es también posible.

Trabajo y Data Science

DATA SCIENTIST​

Para obtener el título de Data Scientist, debes cumplir ciertas condiciones.

Al estar en constante contacto con números y grandes cantidades de información, el data scientist debe tener una gran capacidad analíticas y una base de conocimientos sólida en estadísticas. Los titulares de una maestría o un doctorado en matemáticas y estadísticas o en informática son los más susceptibles en destacarse en esta área.

El dominio de herramientas analíticas como SAS, el sistema R o Python es también importante. 

Para esto, desde hace algunos años existen ciertas formaciones universitarias. Pero también, como la necesidad de mayores habilidades se ha vuelto un desafío para el desempeño de muchos sectores de actividad, las formaciones en plataformas como DataScientest permiten obtener las habilidades esenciales necesarias.

Estos requisitos previos permiten a un Data Scientists desarrollar un abordaje técnico para comprender mejor, aprender y manejar el Big Data.

Las habilidades en el uso de datos, tanto para su comprensión como para su explotación y su tratamiento por parte de una empresa son actualmente de las más buscadas en todo tipo de sectores de actividad y para misiones muy variadas.

Los Data Scientists pueden trabajar en grandes grupos, como el sector bancario, las aseguradoras o las finanzas, en servicios de auditoría y consultoría para grandes grupos industriales convencionales, o en el sector de la defensa para, por ejemplo, predecir el comportamiento terrorista. 

También son muy solicitados por startups o empresas de nuevos softwares de tratamiento de datos.

Data centers, proveedores de servicios de Internet, de almacenamiento o fabricantes de infraestructuras son también potenciales oportunidades de empleo luego de haber realizado una formación de data science.

Según Glassdoor, en 2020 un data scientist alcanza un salario anual superior a los 44 mil euros. Este salario puede variar bastante en función de la experiencia. Para perfiles más seniors, se aproxima a los 55 mil euros.

Tanto la ciencia de datos como todas las profesiones que están relacionadas a ella, evolucionan constantemente y de forma muy rápida. Sin embargo, por el momento, las evoluciones posibles hacia profesiones superiores en términos de jerarquía son principalmente convertirse en investigador o ingeniero estadístico. Aunque también, los Data Scientists pueden evolucionar hacia profesiones como analista de negocios, ingeniero en sistemas, etc.

Un Data Scientist tiene un perfil multidisciplinario, su misión principal será extraer información útil (insights) a partir de datos brutos. La profesión de Data Scientist se encuentra entre un Data Analyst y un Data Engineer sin olvidar el conocimiento empresarial que tiene sobre el campo en el que trabaja. Por lo tanto, un desarrollador de software puede convertirse más fácilmente en data scientists, pero aún así necesitará capacitación adicional.

  1. Python data science handbook
  2. R for data science
  3. Think Python
  4. Introduction to statistical learning
  5. Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms

La duración de la formación es de 280 horas excluyendo proyectos, es decir, 400 horas incluido el proyecto.

La formación se realiza, 85% en forma de e-learning (autoformación) y en nuestra plataforma y un 15% en sesiones de coaching, cuya duración varía de 2h a 3h30 y que puntúan cada uno de los sprints de entrenamiento. Estas sesiones dirigidas por nuestros científicos de datos tienen lugar aproximadamente cada 30 horas de formación.

Es necesario distinguir dos formatos: el bootcamp o formación intensiva, y la formación continua.

Formato Bootcamp: la formación se lleva a cabo durante un período de 11 semanas y 2 días a un ritmo de 37 horas semanales.

Formato “Formación en continuo”: en este caso, la formación dura 9 meses y a razón de 6 horas por semana, sin contar el proyecto.

DATA ANALYST

Para llevar a cabo su trabajo con éxito, el analista de datos debe tener habilidades específicas, particularmente en ingeniería informática. Para utilizar los datos sin procesar de la empresa, debe saber manejar herramientas de procesamiento de datos específicas como Hadoop o Spark. El dominio del lenguaje informático es fundamental para que los datos hablen, para transformarlos en conocimientos.

El analista de datos también utiliza varias herramientas y métodos estadísticos para identificar las tendencias que pueden afectar las recomendaciones sobre las estrategias que se adoptarán. Necesita contar con habilidades de marketing que le permitan asesorar a los líderes empresariales en esta área. El rigor es un valor fundamental en un Data Analyst para poder procesar correctamente la gran cantidad de datos disponibles.

El trabajo de un Data Analyst, obviamente, no está escrito en piedra y evoluciona a la misma velocidad que la ciencia de datos. La explosión digital genera una cantidad cada vez mayor de datos para ser procesados ​​por las empresas, que deben velar por la correcta gestión de este flujo de información y utilizarlo en beneficio de su negocio.

El análisis de datos está abriendo oportunidades de empleo en una variedad cada vez mayor de industrias. Las grandes empresas financieras, comerciales, de marketing, industriales y médicas son algunos ejemplos.

Según Glassdoor, en 2020 un data analyst alcanza un salario anual superior a los 40 mil euros. Este salario puede variar bastante en función de la experiencia. Para perfiles más seniors, se aproxima a los 49 mil euros.

La formacion Data Analyst dura 290 horas en total (es decir 220 horas sin contar el proyecto) y se divide también en dos formatos:

Formato Bootcamp: 11 semanas y 2 dias a razon de 25 horas por semana de participacion.

Formato “Formacion en Continuo”: la formacion dura 6 meses, a razon de 6 horas por semana de participacion.

DATA ENGINEER

Las dos profesiones se complementan. El ingeniero de datos es un diseñador de sistemas. Él es quien desarrolla, prueba e implementa arquitecturas de datos. Crea bases de datos y organiza los circuitos, es decir, los flujos de datos entre las fuentes y las bases de datos de almacenamiento. El data engineer prepara el terreno para el data scientist mediante la implementación de arquitecturas de datos que sean lo más cercanas posibles a las necesidades de la empresa. El papel del científico de datos es explotar los datos, hacer algo con ellos, aprender de ellos, tomar decisiones basadas en ellos. Su función es hacer que los datos hablen. Convierte los datos sin procesar en información útil. Para ello, utiliza técnicas de machine learning. Detecta modelos, y construye modelos de datos.

El data engineer debe tener una experiencia que le permita llevar a cabo su misión de desarrollar flujos de datos. Se especializa en lenguajes estructurados como Javascript, Scala y Python. También tiene habilidades en el diseño de bases de datos que crea usando SQL y NoSQL. El resultado del trabajo de un data engineer debe ser legible y fácil de manejar a partir de entonces.

Un data engineer diseña sistemas que permiten el procesamiento de volúmenes considerables de datos y su explotación por parte de data analysts y data scientists. Debe garantizar que los circuitos de datos implementados sean lo suficientemente seguros y claros para que los data analysts puedan analizarlas y los data scientists puedan luego transformarlas, quienes les aplicarán algoritmos.

Las industrias preferidas para los data engineer son las mismas que para los data scientists. Esto va desde grandes grupos industriales (bancos, compañías de seguros, etc.) hasta centros de datos, incluidas las startups y los creadores de software de procesamiento de datos.

Según Glassdoor, en 2020 un data analyst alcanza un salario anual superior a los 43 mil euros. Este salario puede variar bastante en función de la experiencia. Para perfiles más seniors, se aproxima a los 50 mil euros.

La duración de la formación es de 280 horas excluyendo proyectos, es decir, 400 horas incluido el proyecto.

La formación se realiza, 85% en forma de e-learning (autoformación) y en nuestra plataforma y un 15% en sesiones de coaching, cuya duración varía de 2h a 3h30 y que puntúan cada uno de los sprints de entrenamiento. Estas sesiones dirigidas por nuestros científicos de datos tienen lugar aproximadamente cada 30 horas de formación.

Es necesario distinguir dos formatos: el bootcamp o formación intensiva, y la formación continua.

Formato Bootcamp: la formación se lleva a cabo durante un período de 11 semanas y 2 días a un ritmo de 37 horas semanales.

Formato “Formación en continuo”: en este caso, la formación dura 9 meses y a razón de 6 horas por semana, sin contar el proyecto.

Formaciones DataScientest

Cumpliento con el requisito previo de tener una licenciatura en matemáticas o una maestría en ciencias, un bootcamp de 3 meses con DataScientest te brindará todas las habilidades necesarias para convertirte en Data Scientists.

Los Data Bootcamps de DataScientest se llevan a cabo 100% online en nuestra plataforma de formación y están puntuados por sesiones de coaching por videoconferencia. Estas sesiones de coaching están dirigidas por formadores de científicos de datos, líderes de cohortes.

Los prerrequisitos son diferentes según la formación elegida:

  • Data Analysts: generalmente se requiere una licenciatura en Matemáticas o en Ciencias de la Computación.
  • Data Scientists: generalmente se recomienda una maestría en Matemáticas y / o Estadística y nociones de programación.
  • Data Engineer: generalmente se requiere una maestría en Ciencias de la Computación y una licenciatura en Estadística.

Ya sea para personas con bases en matemáticas, estadística o informática que buscan reinventarse o para desarrolladores que desean desarrollar habilidades en Data Science, nuestras formaciones se adaptan a muchos perfiles. Además, nuestra oferta “a la carta” permite a los especialistas en datos ya establecidos desarrollar habilidades en ciertos conceptos.

Hay tres bootcamps disponibles: Data Analyst, Data Scientist et Data Engineer.

No dudes en comentarlo con nuestro equipo por correo electrónico a contact@datascientest.com o directamente durante las sesiones de coaching.

Nuestros bootcamps se dividen en varios módulos que se evalúan mediante un examen de certificación. Por lo tanto, cada módulo tiene una certificación individual.

Al final de la formación DataScientest, obtienes un certificado de la Universidad de París 1 Panthéon Sorbonne  de Data Analyst, Data Scientist o Data Engineer.

Nuestra plataforma de formación está disponible en francés e inglés y las sesiones de coaching también se dan en estos 2 idiomas.

Lo mejor es presentar la solicitud al menos tres semanas antes del inicio de la formación para asegurarte de organizar tu formación lo mejor posible. Sin embargo, no dudes en ponerse en contacto con nosotros, incluso con una agenda apretada, y haremos todo lo posible para ofrecerte la formación que más te convenga.

El proyecto no se impone, es elegido y luego defendido. Se trata de un tema de promoción del emprendimiento o los negocios según el contexto.Luego, los proyectos se eligen según una tabla de selección que tiene en cuenta su viabilidad científica, el acceso a los datos y el interés de otros participantes y patrocinadores por el tema elegido. De hecho, un proyecto interesante y bien gestionado puede ponerse en marcha tan pronto como finalice la formación.

Aparte de las fechas de formación comunicadas en nuestro sitio, los lanzamientos de formaciones se realizan periódicamente para grupos dentro de una misma empresa. Para formar un grupo, el número mínimo de personas es 10. Los precios asociados se estudian caso por caso, a pedido.

Si el aprendiz ya está familiarizado con los conceptos que aparecen en su formación, puede solicitar una modificación de su curso a su director de cohorte. Luego, nuestro equipo de data scientists estudiará su solicitud. El objetivo será mantener la coherencia con los principales objetivos del núcleo común.

Durante toda la formación, ya sea que el formato elegido sea bootcamp o formación en continuo, el soporte por chat en vivo está disponible todos los días hábiles de 9 a.m. a 7 p.m. Nuestros data scientists están disponibles para responder todas tus preguntas.

El Group Manager y el equipo de Daniel son los primeros en detectar cualquier problema, verifican los tiempos de conexión de los aprendices, identifican las dificultades de aprendizaje. Si un aprendiz tiene dificultades, el administrador de group manager activa el proceso de soporte que involucra a todo el equipo de monitoreo.

El proceso de soporte se puede dividir en 4 etapas:

  • Identificación de la dificultad
  • Solución prevista para remediar la dificultad
  • Intervención
  • Resultados

Durante una entrevista con el supervisor, se ofrecen diversas soluciones en función del problema, el supervisor intentará por todos los medios posibles ayudarte a remediar esta situación y permitirte dedicarte a su formación.

Si el alumno tiene una disminución en la motivación que no está relacionada con las dificultades de aprendizaje ni con una situación personal particular, se ofrecerá una entrevista con el Career Manager. Durante esta entrevista, el Carrer Manager identificará los motivos de esta pérdida de motivación y se esforzará por volver a motivar centrándose en las perspectivas laborales al final de su formación. Tras la aplicación de una solución, el equipo de seguimiento mide 2 semanas después de los resultados de su intervención.

Nuestro equipo, responsable de crear contenido y calificar exámenes, domina todos los detalles de la formación por lo que puede responder a tus preguntas con la mayor precisión posible.

Por otro lado, las sesiones de coaching que puntúan cada uno de los sprints de entrenamiento también son una excelente manera de tener una visión más completa del proceso de formación. Tu group manager estará disponible para responder todas tus preguntas y garantizar el seguimiento más personalizado posible.

Finalmente, el trabajo en grupos asegura una experiencia similar a la de un aula y es muy importante que los aprendices de cada grupo progresen juntos durante el curso.

Todos estos diferentes elementos actualmente hacen que tengamos una tasa promedio de finalización de la formación del 100%.

Antes de abordar este tema, es necesario determinar 2 tipos de reconocimiento. De manera informal, la formación y las certificaciones de DataScientest son ampliamente reconocidas por algunos de los actores más influyentes en el mundo de los datos. De hecho, de los treinta grupos que se han beneficiado de nuestros cursos de formación la mayoría pertenecen al CAC 40, gracias a lo que hoy la experiencia de nuestros contenidos es conocida.

Por otro lado, nuestros diplomas son reconocidos por la Universidad de París I, Panthéon Sorbonne. Después de una auditoría exhaustiva de nuestro contenido, pruebas y proceso de certificación, la prestigiosa universidad ha considerado a DataScientest capaz de beneficiarse de la certificación Paris 1 Panthéon Sorbonne

Financiación de las formaciones

Dependiendo de tu situación profesional, tienes a tu disposición varias opciones.

Para ayudarte a entender mejor, hemos enumerado las diferentes posibilidades en este artículo.

Para que todos puedan asumir los costes de formación de la forma que más les convenga, hemos configurado un calendario de pagos que se desglosa de la siguiente manera: 500 € por gastos administrativos en el momento de la inscripción independientemente de la formación. El resto a pagar (variable en función de la formación elegida) se dividirá en 3 partes iguales a pagar al inicio de los 3 primeros meses de formación.

Si busca empleo, puede solicitar financiación a su asesor. Nuestros equipos procesarán su cotización y se notificará a su asesor tan pronto como se envíe. En cuanto a la financiación, su asesor referente toma la decisión de concederle o no financiación, en función de varios criterios, entre ellos su motivación, así como la adecuación de la formación a su proyecto profesional. Nuestros equipos están a su disposición para ayudarlo en estos pasos.

La metodologia DataScientest

Basándonos en la evidente falta de una solución de capacitación en data science puramente B2B, creamos DataScientest hace más de 4 años.

Rápidamente optamos por un formato híbrido: 90% remoto y 10% presencial.

La formación se lleva a cabo en una plataforma segura y se complementa con soporte, sesiones de coaching presencial y un proyecto de big data.

Si bien la mayoría de los cursos de capacitación en Internet son más una combinación de lecciones en video y cuestionarios, DataScientest ha apostado por un dispositivo que se opone a este método.

Nuestra pedagogía activa gira en torno a nuestra plataforma, que proporciona al alumno un entorno listo para codificar que no requiere instalación.

Esta tecnología es posible gracias al alojamiento de nuestra CPU, GPU y clúster en servidores AWS y nos permite ofrecer notebook de formación de learning by doing, la teoría se basa en los ejercicios que se le pedirá al alumno que resuelva.

Los cursos se dividen en sprints, a su vez compuestos por módulos.

Por ejemplo, la mayoría de los cursos de Python comienzan con Sprint 1 Introductory Python, que se compone de los siguientes 4 módulos: “Introducción al lenguaje Python” “Numpy para data science” // “Pandas para data science” // “Introducción al aprendizaje de Scikit” .

Cada sprint finaliza con una evaluación a la que se puede acceder tras la validación de todos los módulos que lo componen. Esta se realiza directamente en la plataforma y cronometrada.

Nuestros científicos de datos realizarán la corrección a mano. Nuestros científicos de datos realizarán la corrección a mano. Lejos de una corrección automatizada e impersonal, ellos tendrán en cuenta la calidad del razonamiento, los comentarios añadidos a los códigos así como la gestión del tiempo (copia histórica cada 5 minutos).

Un verdadero pilar de nuestra formación, el proyecto Big Data se desarrolla en cursos de más de 6 meses. Se llevará a cabo en grupos de 2 o 3 personas y para elegirlo hay una sesión de coaching totalmente dedicada. Está destinado a la producción al finalizar la formación, y se realiza con datos de la empresa a los que, por supuesto, no tenemos acceso.

Por tanto, el proyecto tendrá una doble ventaja: no sólo proporciona a la empresa un POC real, sino que también es el mejor motivador para los alumnos que apliquen inmediatamente los conceptos teóricos adquiridos en la plataforma.

El proyecto no se impone, es elegido y luego defendido. Se trata de un tema de promoción del emprendimiento o los negocios según el contexto.Luego, los proyectos se eligen según una tabla de selección que tiene en cuenta su viabilidad científica, el acceso a los datos y el interés de otros participantes y patrocinadores por el tema elegido. De hecho, un proyecto interesante y bien gestionado puede ponerse en marcha tan pronto como finalice la formación.

A lo largo de la formación se establece un contacto permanente entre el usuario y el soporte. Tan pronto como el usuario comienza a llegar tarde, se envía un recordatorio manual por mensaje por Slack o por correo electrónico. En caso de falta de respuesta o progreso, el soporte intenta contactar al usuario por teléfono. Si después de 10 días no hemos tenido noticias del usuario, se puede enviar un correo electrónico al administrador. Es este seguimiento personalizado el que nos garantiza una tasa de finalización del 100% de todos nuestros cursos de formación.

El usuario deberá notificar al soporte en caso de ausencia superior a 7 días hábiles. Si esta ausencia provoca un retraso, se puede reajustar el horario del usuario.

  • Cada semana se envían informes exhaustivos con todo tipo de indicadores cuantitativos (horas, ejercicios, certificaciones) a los responsables de RRHH y de negocio.
  • Cada 5 a 6 semanas, el director del grupo de DataScientest contacta a los responsables de la empresa para proporcionarles información sobre el seguimiento individual, así como el progreso de cada uno de los proyectos del grupo.

Hemos hecho nuestras las normas y restricciones más estrictas. De hecho, nuestra plataforma https alojada en servidores dedicados nos garantiza la máxima seguridad, hasta tal punto que hoy estamos desplegados en los grupos más estrictos de Francia en estos temas.

Nuestra asociación con la Sorbonne se basa en certificaciones breves. De hecho, tras una auditoría de la plataforma y el contenido de nuestros módulos, la prestigiosa universidad decidió otorgarnos la sobre certificación. Concretamente, tras la certificación de data scientist obtenida tras las evaluaciones, estas se envían a la universidad que luego entregará un diploma en papel a un costo determinado que se mantendrá sin cambios independientemente del número de certificaciones por persona.

Los cursos se construyen en colaboración con los grupos. De hecho, estos dependen de una multitud de criterios, como las necesidades del grupo, los logros de los alumnos o las elecciones estratégicas realizadas por el grupo (idioma, librerías, etc.)

Obviamente, los requisitos previos dependen del curso y los módulos elegidos. En general, consideramos que es necesaria una licenciatura o equivalente en matemáticas o informática, al menos para los primeros módulos de introducción a los lenguajes.

Como hemos dicho, depende del curso y de la cantidad de meses elegidos, pero en general es necesario un mínimo de 4 a 5 horas semanales a lo largo del curso para completarlo con éxito y en las mejores condiciones.

En primer lugar, nuestro contenido está orientado a los negocios y al desarrollo de habilidades teóricas asociadas a casos prácticos de uso comercial. 

DataCamp es una plataforma que fue diseñada para estudiantes y luego adaptada para empresas, la plataforma DataScientest, por su parte, fue pensada y diseñada para empresas y para mejorar las habilidades de los empleados en Data Science. Además, nuestra arquitectura es similar a las arquitecturas de un laboratorio de datos.

En cuanto a nuestra plataforma, nuestro contenido está disponible en inglés y francés.

Brindamos soporte por chat en vivo (días y horas laborales) con el apoyo de los profesores que crearon nuestros cursos. ¡Este apoyo nos permite hoy asegurar el 100% de finalización de nuestra formación!

Para evaluar a los usuarios, se configuran exámenes de certificación. Estas certificaciones son emitidas por la Universidad Paris La Sorbonne. En cuanto a los exámenes, tienen un valor real en el mercado porque nuestra plataforma es utilizada como herramienta de contratación por grandes grupos como Allianz o el BCG.

E-LEARNING

La formación en e-learning se ofrece en nuestra plataforma full Saas que es segura.

El formato elegido es el notebook Jupyter, lo que significa que la formación no requiere ninguna instalación previa. Es decir que puedes comenzar a codificar tan pronto como recibas tu nombre de usuario y contraseña.

Si tienes alguna pregunta, el soporte por chat en vivo estará disponible a través de Slack para responder todas tus preguntas sobre la formación.

Si surge un problema técnico durante tu formación, no dudes en ponerte en contacto con help@datascientest.com, quien intentará responder a tus preguntas lo antes posible.

Si tienes alguna pregunta durante tu formación, puedes comunicarte con nuestro soporte a través de Slack, quien hará todo lo posible para guiarte y responder a todas tus preguntas.